--- title: "AI-Readyの柱「データ」：段階と次の一歩｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/data/ description: "AI-Readyの7つの柱のうち「データ」の解説です。AIに読ませたい資料やデータが、どこに・どんな状態であるかを把握し、使える形に整えられているかを見ます。5つの段階ごとの状態と次の一歩、診断で確かめる設問をまとめています。" publisher: "フロレンティナ株式会社" --- # データ この柱で見ること AIに読ませたい資料やデータが、どこに・どんな状態であるかを把握し、使える形に整えられているかを見ます。 ## なぜ大切か 社内の資料を使って答えるAIの精度は、元のデータの置き場所と質で決まります。個人情報や権限の決まりがないままデータを使うと、漏えいの危険も高まります。 ## 5つの段階で見ると | 段階 | 状態 | この柱では | |---|---|---| | Lv.1 | 未着手 | 資料やデータが個人のパソコンなどに散らばり、所在が分からない状態です。どこに何があるかを一覧にすることから始めます。 | | Lv.2 | 試行 | 共有の場所にまとまり始めていますが、古い資料や重複が残っている状態です。整理の決まりと責任者を決める段階です。 | | Lv.3 | 部分活用 | 主なデータが共有の場所にまとまり、管理の責任者が決まっている状態です。社内の資料をAIが参照する仕組みを試す段階です。 | | Lv.4 | 全社展開 | システム間でデータがつながり、AIで活用できる記録が残っている状態です。経営の数字をすぐに取り出せる形に整える段階です。 | | Lv.5 | 価値創出 | データが経営と業務の判断に日常的に使われている状態です。権限と質の管理を続けることが目安になります。 | ## 段階ごとの次の一歩 ### Lv.1〜2（未着手・試行）のときの一歩 1. 部署ごとに、主な資料とデータの置き場所を一覧にします。 2. 個人のパソコンにある業務の資料を、共有の場所へ移す期限を決めます。 3. 個人情報を含むデータの範囲を洗い出し、扱いの決まりを書き出します。 ### Lv.3（部分活用）のときの一歩 1. データごとに管理の責任者を決め、古い資料・重複を整理する決まりをつくります。 2. 役職や部署ごとに、データを見られる範囲（権限）を決めます。 3. 社内の規程やマニュアルなど、範囲を絞って社内の資料をAIが参照する仕組みを試します。 ### Lv.4〜5（全社展開・価値創出）のときの一歩 1. 基幹システム・顧客管理・会計などのデータをつなぎ、必要な数字を自動で集める仕組みをつくります。 2. 商談・問い合わせ・作業の記録を、AIで活用できる形で残す決まりをつくります。 3. データの質と権限を定期的に点検する時期を決めます。 「データ」の段階ごとの次の一歩 **Lv.1〜2（未着手・試行）**：資料とデータの置き場所を一覧にし、共有の場所へ移す期限と個人情報の扱いを決めます **Lv.3（部分活用）**：管理の責任者と見られる範囲（権限）を決め、社内の資料をAIが参照する仕組みを試します **Lv.4〜5（全社展開・価値創出）**：データをつなぐ仕組みと記録を残す決まりをつくり、質と権限の点検の時期を決めます ## 診断で確かめること（本格診断の10問） 1. 業務の資料やデータが、どこに・何があるかを把握していますか？ 2. 資料やデータが、個人のパソコンではなく共有の場所にまとまっていますか？ 3. 古い資料・重複・誤りを整理する決まりがありますか？ 4. データごとに、管理の責任者が決まっていますか？ 5. 社内の資料をAIが参照して答える仕組み（RAGなど）を使っていますか？ 6. 基幹システム・顧客管理・会計などのデータを、つないで使えますか？ 7. 商談・問い合わせ・作業の記録が、AIで活用できる形で残っていますか？ 8. 個人情報を含むデータの範囲と、扱いの決まりが明確ですか？ 9. データを見られる人の範囲（権限）が、役職や部署で決まっていますか？ 10. 売上・利益などの経営の数字を、すぐに取り出せる状態ですか？ [本格診断（70問）を受ける](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/full/)[クイック診断（10問）](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) ## この柱の記事 [広げる／データAIに使うデータの整え方：所在・置き場所・権限・品質・責任者AIの成果はデータの状態に左右されます。どこに何があるか、どこに置くか、誰が見られるか、品質をどう保つか、誰が責任を持つかの5点を、使う業務の範囲から順に整えると進めやすくなります。手順と確かめる点をまとめました。石田誠2026-10-26](https://www.ai-ready.jp/guide/data-preparation-for-ai/)[はじめる／ガバナンスと法令／データ生成AIと個人情報の扱い：個人情報保護法と注意喚起から確かめること生成AIに個人情報を入力するときは、利用目的の範囲内か、入力した情報が応答以外に使われないか、委託や外国のサーバの扱いはどうかを確かめます。個人情報保護法と個人情報保護委員会の注意喚起にそって、会社が確かめる点を整理しました。嵐保憲2026-10-26](https://www.ai-ready.jp/guide/personal-data-and-generative-ai/)[広げる／データ／基盤とセキュリティ社内の資料をAIで探せるようにする（RAGの基本）RAG（検索拡張生成）は、AIが社内の資料を探してから答える仕組みです。資料の整理・権限・更新の準備を先に整えると、精度と安全性が上がります。仕組み、向いている用途、作り方の選択肢、注意点をまとめました。石田誠2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/guide/rag-basics/)[ユースケースと効果／データAIで変わる法人営業経験とデータを組み合わせる営業の進め方法人営業でのAI活用は、見込み客の見極め、事務作業の削減、提案の個別化の3つから始めると成果につながりやすくなります。担当者の経験とデータを組み合わせ、信頼づくりは人が担う形が現実的です。嵐保憲2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/column/ai-for-b2b-sales/)[戦略／データAIは経営の参謀になるか？データに基づく経営の進め方AIは、データを集めて選択肢と根拠を示す参謀役として頼りになります。一方で、何を問い、どれを選び、誰に任せるかは経営者の仕事です。データに基づく経営を始める手順と、AIとの役割分担をまとめました。嵐保憲2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/column/data-driven-management/)[ユースケースと効果／データ社内の問い合わせ対応をAIに任せるには？小さく始めて育てる進め方社内の問い合わせ対応は、質問の多い一つの領域から始め、手持ちの規程やマニュアルを根拠に答える形にし、答えられなかった質問を毎週直していくと定着しやすくなります。進め方と注意点をまとめました。石田誠2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/column/internal-helpdesk-chatbot/)[基盤とセキュリティ／データローカルLLM入門自社のPCでAIを動かす利点と始め方ローカルLLMは、AIの言語モデルを自社のPCやサーバーで動かす方法です。入力した情報を外部に送らずに済み、通信がなくても使えます。性能や管理の手間との釣り合いを見て、用途を絞って試すのが現実的です。石田誠2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/column/local-llm/) [← ユースケースと効果](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/) [7つの柱の一覧](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/) [基盤とセキュリティ →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/infrastructure-security/) 段階の目安と次の一歩は一般的な参考情報です。会社の状況により、取り組みの順番や内容は変わります。 ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・事業承継・上場・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティ・研修はアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「AI-Readyの柱「データ」：段階と次の一歩｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/data/